社会网络数据的k-匿名发布

• 作者: 兰丽辉 金华 鞠时光
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 隐私保护 k-匿名 邻域攻击
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 156-160
• 分类号: TP309
• 字数: 5390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.11.036

摘要

由于科学研究和数据共享等需要,应该发布社会网络数据.但直接发布社会网络数据会侵害个体隐私,在发布数据的同时要进行隐私保护.针对将邻域信息作为背景知识的攻击者进行目标节点识别攻击的场景提出了基于k-匿名发布的隐私保护方案.根据个体的隐私保护要求设立不同的隐私保护级别,以最大程度地共享数据,提高数据的有效性.设计实现了匿名发布的KNP算法,并在数据集上进行了验证,实验结果表明该算法能够有效抵御邻域攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鞠时光	江苏大学计算机科学与通信工程学院	159	1685	21.0	34.0
2	金华	江苏大学计算机科学与通信工程学院	27	246	10.0	15.0
3	兰丽辉	江苏大学计算机科学与通信工程学院	19	203	9.0	14.0